Redis面試總結&史上最全Redis面試題及答案(轉)

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Redis 有哪些資料結構？

字元串 String、字典 Hash、清單 List、集合 Set、有序集合 SortedSet。

如果你是 Redis 中進階使用者，還需要加上下面幾種資料結構 HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。

如果你說還玩過 Redis Module，像 BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML，面試官得眼睛就開始發亮了。

使用過 Redis 分布式鎖麼，它是什麼回事？

先拿 setnx 來争搶鎖，搶到之後，再用 expire 給鎖加一個過期時間防止鎖忘記了釋放。

這時候對方會告訴你說你回答得不錯，然後接着問如果在 setnx 之後執行 expire 之前程序意外 crash 或者要重新開機維護了，那會怎麼樣？

這時候你要給予驚訝的回報：唉，是喔，這個鎖就永遠得不到釋放了。緊接着你需要抓一抓自己得腦袋，故作思考片刻，好像接下來的結果是你主動思考出來的，然後回答：我記得 set 指令有非常複雜的參數，這個應該是可以同時把 setnx 和 expire 合成一條指令來用的！對方這時會顯露笑容，心裡開始默念：摁，這小子還不錯。

假如 Redis 裡面有 1 億個 key，其中有 10w 個 key 是以某個固定的已知的字首開頭的，如果将它們全部找出來？

使用 keys 指令可以掃出指定模式的 key 清單。

對方接着追問：如果這個 redis 正在給線上的業務提供服務，那使用 keys 指令會有什麼問題？

這個時候你要回答 redis 關鍵的一個特性：redis 的單線程的。keys 指令會導緻線程阻塞一段時間，線上服務會停頓，直到指令執行完畢，服務才能恢複。這個時候可以使用 scan 指令，scan 指令可以無阻塞的提取出指定模式的 key 清單，但是會有一定的重複機率，在用戶端做一次去重就可以了，但是整體所花費的時間會比直接用 keys 指令長。

使用過 Redis 做異步隊列麼，你是怎麼用的？

一般使用 list 結構作為隊列，rpush 生産消息，lpop 消費消息。當 lpop 沒有消息的時候，要适當 sleep 一會再重試。

如果對方追問可不可以不用 sleep 呢？list 還有個指令叫 blpop，在沒有消息的時候，它會阻塞住直到消息到來。

如果對方追問能不能生産一次消費多次呢？使用 pub/sub 主題訂閱者模式，可以實作 1:N 的消息隊列。

如果對方追問 pub/sub 有什麼缺點？在消費者下線的情況下，生産的消息會丢失，得使用專業的消息隊列如 rabbitmq 等。

如果對方追問 redis 如何實作延時隊列？我估計現在你很想把面試官一棒打死如果你手上有一根棒球棍的話，怎麼問的這麼詳細。但是你很克制，然後神态自若的回答道：使用 sortedset，拿時間戳作為 score，消息内容作為 key 調用 zadd 來生産消息，消費者用 zrangebyscore 指令擷取 N 秒之前的資料輪詢進行處理。

到這裡，面試官暗地裡已經對你豎起了大拇指。但是他不知道的是此刻你卻豎起了中指，在椅子背後。

如果有大量的 key 需要設定同一時間過期，一般需要注意什麼？

如果大量的 key 過期時間設定的過于集中，到過期的那個時間點，redis 可能會出現短暫的卡頓現象。一般需要在時間上加一個随機值，使得過期時間分散一些。

Redis 如何做持久化的？

bgsave 做鏡像全量持久化，aof 做增量持久化。因為 bgsave 會耗費較長時間，不夠實時，在停機的時候會導緻大量丢失資料，是以需要 aof 來配合使用。在 redis 執行個體重新開機時，會使用 bgsave 持久化檔案重新建構記憶體，再使用 aof 重放近期的操作指令來實作完整恢複重新開機之前的狀态。

對方追問那如果突然機器掉電會怎樣？取決于 aof 日志 sync 屬性的配置，如果不要求性能，在每條寫指令時都 sync 一下磁盤，就不會丢失資料。但是在高性能的要求下每次都 sync 是不現實的，一般都使用定時 sync，比如 1s1 次，這個時候最多就會丢失 1s 的資料。

對方追問 bgsave 的原理是什麼？你給出兩個詞彙就可以了，fork 和 cow。fork 是指 redis 通過建立子程序來進行 bgsave 操作，cow 指的是 copy on write，子程序建立後，父子程序共享資料段，父程序繼續提供讀寫服務，寫髒的頁面資料會逐漸和子程序分離開來。

Pipeline 有什麼好處，為什麼要用 pipeline？

可以将多次 IO 往返的時間縮減為一次，前提是 pipeline 執行的指令之間沒有因果相關性。使用 redis-benchmark 進行壓測的時候可以發現影響 redis 的 QPS 峰值的一個重要因素是 pipeline 批次指令的數目。

Redis 的同步機制了解麼？

Redis 可以使用主從同步，從從同步。第一次同步時，主節點做一次 bgsave，并同時将後續修改操作記錄到記憶體 buffer，待完成後将 rdb 檔案全量同步到複制節點，複制節點接受完成後将 rdb 鏡像加載到記憶體。加載完成後，再通知主節點将期間修改的操作記錄同步到複制節點進行重放就完成了同步過程。

是否使用過 Redis 叢集，叢集的原理是什麼？

Redis Sentinal 着眼于高可用，在 master 當機時會自動将 slave 提升為 master，繼續提供服務。

Redis Cluster 着眼于擴充性，在單個 redis 記憶體不足時，使用 Cluster 進行分片存儲。

史上最全Redis面試題及答案

1、什麼是Redis？

Redis本質上是一個Key-Value類型的記憶體資料庫，很像memcached，整個資料庫統統加載在記憶體當中進行操作，定期通過異步操作把資料庫資料flush到硬碟上進行儲存。因為是純記憶體操作，Redis的性能非常出色，每秒可以處理超過 10萬次讀寫操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之處不僅僅是性能，Redis最大的魅力是支援儲存多種資料結構，此外單個value的最大限制是1GB，不像 memcached隻能儲存1MB的資料，是以Redis可以用來實作很多有用的功能，比方說用他的List來做FIFO雙向連結清單，實作一個輕量級的高性 能消息隊列服務，用他的Set可以做高性能的tag系統等等。另外Redis也可以對存入的Key-Value設定expire時間，是以也可以被當作一 個功能加強版的memcached來用。 Redis的主要缺點是資料庫容量受到實體記憶體的限制，不能用作海量資料的高性能讀寫，是以Redis适合的場景主要局限在較小資料量的高性能操作和運算上。

2、Redis相比memcached有哪些優勢？

(1) memcached所有的值均是簡單的字元串，redis作為其替代者，支援更為豐富的資料類型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其資料

3、Redis支援哪幾種資料類型？

String、List、Set、Sorted Set、hashes

4、Redis主要消耗什麼實體資源？

記憶體。

5、Redis的全稱是什麼？

Remote Dictionary Server。

6、Redis有哪幾種資料淘汰政策？

noeviction:傳回錯誤當記憶體限制達到并且用戶端嘗試執行會讓更多記憶體被使用的指令（大部分的寫入指令，但DEL和幾個例外）

allkeys-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），使得新添加的資料有空間存放。

volatile-lru: 嘗試回收最少使用的鍵（LRU），但僅限于在過期集合的鍵,使得新添加的資料有空間存放。

allkeys-random: 回收随機的鍵使得新添加的資料有空間存放。

volatile-random: 回收随機的鍵使得新添加的資料有空間存放，但僅限于在過期集合的鍵。

volatile-ttl: 回收在過期集合的鍵，并且優先回收存活時間（TTL）較短的鍵,使得新添加的資料有空間存放。

7、Redis官方為什麼不提供Windows版本？

因為目前Linux版本已經相當穩定，而且使用者量很大，無需開發windows版本，反而會帶來相容性等問題。

8、一個字元串類型的值能存儲最大容量是多少？

512M

9、為什麼Redis需要把所有資料放到記憶體中？

Redis為了達到最快的讀寫速度将資料都讀到記憶體中，并通過異步的方式将資料寫入磁盤。是以redis具有快速和資料持久化的特征。如果不将資料放在記憶體中，磁盤I/O速度為嚴重影響redis的性能。在記憶體越來越便宜的今天，redis将會越來越受歡迎。 如果設定了最大使用的記憶體，則資料已有記錄數達到記憶體限值後不能繼續插入新值。

10、Redis叢集方案應該怎麼做？都有哪些方案？

　　1.twemproxy，大概概念是，它類似于一個代理方式，使用方法和普通redis無任何差別，設定好它下屬的多個redis執行個體後，使用時在本需要連接配接redis的地方改為連接配接twemproxy，它會以一個代理的身份接收請求并使用一緻性hash算法，将請求轉接到具體redis，将結果再傳回twemproxy。使用方式簡便(相對redis隻需修改連接配接端口)，對舊項目擴充的首選。 問題：twemproxy自身單端口執行個體的壓力，使用一緻性hash後，對redis節點數量改變時候的計算值的改變，資料無法自動移動到新的節點。

　　2.codis，目前用的最多的叢集方案，基本和twemproxy一緻的效果，但它支援在 節點數量改變情況下，舊節點資料可恢複到新hash節點。

　　3.redis cluster3.0自帶的叢集，特點在于他的分布式算法不是一緻性hash，而是hash槽的概念，以及自身支援節點設定從節點。具體看官方文檔介紹。

　　4.在業務代碼層實作，起幾個毫無關聯的redis執行個體，在代碼層，對key 進行hash計算，然後去對應的redis執行個體操作資料。 這種方式對hash層代碼要求比較高，考慮部分包括，節點失效後的替代算法方案，資料震蕩後的自動腳本恢複，執行個體的監控，等等。

11、Redis叢集方案什麼情況下會導緻整個叢集不可用？

有A，B，C三個節點的叢集,在沒有複制模型的情況下,如果節點B失敗了，那麼整個叢集就會以為缺少5501-11000這個範圍的槽而不可用。

12、MySQL裡有2000w資料，redis中隻存20w的資料，如何保證redis中的資料都是熱點資料？

redis記憶體資料集大小上升到一定大小的時候，就會施行資料淘汰政策。

13、Redis有哪些适合的場景？

（1）、會話緩存（Session Cache）

最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優勢在于：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一緻性的緩存時，如果使用者的購物車資訊全部丢失，大部分人都會不高興的，現在，他們還會這樣嗎？

幸運的是，随着 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平台Magento也提供Redis的插件。

（2）、全頁緩存（FPC）

除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平台。回到一緻性問題，即使重新開機了Redis執行個體，因為有磁盤的持久化，使用者也不會看到頁面加載速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。

再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存後端。

此外，對WordPress的使用者來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度加載你曾浏覽過的頁面。

（3）、隊列

Reids在記憶體存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平台來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似于本地程式語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜尋“Redis queues”，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis建立非常好的後端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個背景就是使用Redis作為broker，你可以從這裡去檢視。

（4）、排行榜/計數器

Redis在記憶體中對數字進行遞增或遞減的操作實作的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis隻是正好提供了這兩種資料結構。是以，我們要從排序集合中擷取到排名最靠前的10個使用者–我們稱之為“user_scores”，我們隻需要像下面一樣執行即可：

當然，這是假定你是根據你使用者的分數做遞增的排序。如果你想傳回使用者及使用者的分數，你需要這樣執行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實作的，它的排行榜就是使用Redis來存儲資料的，你可以在這裡看到。

（5）、釋出/訂閱

最後（但肯定不是最不重要的）是Redis的釋出/訂閱功能。釋出/訂閱的使用場景确實非常多。我已看見人們在社交網絡連接配接中使用，還可作為基于釋出/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的釋出/訂閱功能來建立聊天系統！（不，這是真的，你可以去核實）。

14、Redis支援的Java用戶端都有哪些？官方推薦用哪個？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推薦使用Redisson。

15、Redis和Redisson有什麼關系？

Redisson是一個進階的分布式協調Redis客服端，能幫助使用者在分布式環境中輕松實作一些Java的對象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

16、Jedis與Redisson對比有什麼優缺點？

Jedis是Redis的Java實作的用戶端，其API提供了比較全面的Redis指令的支援；Redisson實作了分布式和可擴充的Java資料結構，和Jedis相比，功能較為簡單，不支援字元串操作，不支援排序、事務、管道、分區等Redis特性。Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關注分離，進而讓使用者能夠将精力更集中地放在處理業務邏輯上。

17、Redis如何設定密碼及驗證密碼？

設定密碼：config set requirepass 123456

授權密碼：auth 123456

18、說說Redis哈希槽的概念？

Redis叢集沒有使用一緻性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis叢集有16384個哈希槽，每個key通過CRC16校驗後對16384取模來決定放置哪個槽，叢集的每個節點負責一部分hash槽。

19、Redis叢集的主從複制模型是怎樣的？

為了使在部分節點失敗或者大部分節點無法通信的情況下叢集仍然可用，是以叢集使用了主從複制模型,每個節點都會有N-1個複制品.

20、Redis叢集會有寫操作丢失嗎？為什麼？

Redis并不能保證資料的強一緻性，這意味這在實際中叢集在特定的條件下可能會丢失寫操作。

21、Redis叢集之間是如何複制的？

異步複制

22、Redis叢集最大節點個數是多少？

16384個。

23、Redis叢集如何選擇資料庫？

Redis叢集目前無法做資料庫選擇，預設在0資料庫。

24、怎麼測試Redis的連通性？

ping

25、Redis中的管道有什麼用？

一次請求/響應伺服器能實作處理新的請求即使舊的請求還未被響應。這樣就可以将多個指令發送到伺服器，而不用等待回複，最後在一個步驟中讀取該答複。

這就是管道（pipelining），是一種幾十年來廣泛使用的技術。例如許多POP3協定已經實作支援這個功能，大大加快了從伺服器下載下傳新郵件的過程。

26、怎麼了解Redis事務？

事務是一個單獨的隔離操作：事務中的所有指令都會序列化、按順序地執行。事務在執行的過程中，不會被其他用戶端發送來的指令請求所打斷。

事務是一個原子操作：事務中的指令要麼全部被執行，要麼全部都不執行。

27、Redis事務相關的指令有哪幾個？

MULTI、EXEC、DISCARD、WATCH

28、Redis key的過期時間和永久有效分别怎麼設定？

EXPIRE和PERSIST指令。

29、Redis如何做記憶體優化？

盡可能使用散清單（hashes），散清單（是說散清單裡面存儲的數少）使用的記憶體非常小，是以你應該盡可能的将你的資料模型抽象到一個散清單裡面。比如你的web系統中有一個使用者對象，不要為這個使用者的名稱，姓氏，郵箱，密碼設定單獨的key,而是應該把這個使用者的所有資訊存儲到一張散清單裡面.

30、Redis回收程序如何工作的？

一個用戶端運作了新的指令，添加了新的資料。

Redi檢查記憶體使用情況，如果大于maxmemory的限制, 則根據設定好的政策進行回收。

一個新的指令被執行，等等。

是以我們不斷地穿越記憶體限制的邊界，通過不斷達到邊界然後不斷地回收回到邊界以下。

如果一個指令的結果導緻大量記憶體被使用（例如很大的集合的交集儲存到一個新的鍵），不用多久記憶體限制就會被這個記憶體使用量超越。

31、Redis回收使用的是什麼算法？

LRU算法

32、Redis如何做大量資料插入？

Redis2.6開始redis-cli支援一種新的被稱之為pipe mode的新模式用于執行大量資料插入工作。

33、為什麼要做Redis分區？

分區可以讓Redis管理更大的記憶體，Redis将可以使用所有機器的記憶體。如果沒有分區，你最多隻能使用一台機器的記憶體。分區使Redis的計算能力通過簡單地增加計算機得到成倍提升,Redis的網絡帶寬也會随着計算機和網卡的增加而成倍增長。

34、你知道有哪些Redis分區實作方案？

用戶端分區就是在用戶端就已經決定資料會被存儲到哪個redis節點或者從哪個redis節點讀取。大多數用戶端已經實作了用戶端分區。

代理分區 意味着用戶端将請求發送給代理，然後代理決定去哪個節點寫資料或者讀資料。代理根據分區規則決定請求哪些Redis執行個體，然後根據Redis的響應結果傳回給用戶端。redis和memcached的一種代理實作就是Twemproxy

查詢路由(Query routing) 的意思是用戶端随機地請求任意一個redis執行個體，然後由Redis将請求轉發給正确的Redis節點。Redis Cluster實作了一種混合形式的查詢路由，但并不是直接将請求從一個redis節點轉發到另一個redis節點，而是在用戶端的幫助下直接redirected到正确的redis節點。

35、Redis分區有什麼缺點？

涉及多個key的操作通常不會被支援。例如你不能對兩個集合求交集，因為他們可能被存儲到不同的Redis執行個體（實際上這種情況也有辦法，但是不能直接使用交集指令）。

同時操作多個key,則不能使用Redis事務.

分區使用的粒度是key，不能使用一個非常長的排序key存儲一個資料集（The partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set）.

當使用分區的時候，資料處理會非常複雜，例如為了備份你必須從不同的Redis執行個體和主機同時收集RDB / AOF檔案。

分區時動态擴容或縮容可能非常複雜。Redis叢集在運作時增加或者删除Redis節點，能做到最大程度對使用者透明地資料再平衡，但其他一些用戶端分區或者代理分區方法則不支援這種特性。然而，有一種預分片的技術也可以較好的解決這個問題。

36、Redis持久化資料和緩存怎麼做擴容？

如果Redis被當做緩存使用，使用一緻性哈希實作動态擴容縮容。

如果Redis被當做一個持久化存儲使用，必須使用固定的keys-to-nodes映射關系，節點的數量一旦确定不能變化。否則的話(即Redis節點需要動态變化的情況），必須使用可以在運作時進行資料再平衡的一套系統，而目前隻有Redis叢集可以做到這樣。

37、分布式Redis是前期做還是後期規模上來了再做好？為什麼？

既然Redis是如此的輕量（單執行個體隻使用1M記憶體）,為防止以後的擴容，最好的辦法就是一開始就啟動較多執行個體。即便你隻有一台伺服器，你也可以一開始就讓Redis以分布式的方式運作，使用分區，在同一台伺服器上啟動多個執行個體。

一開始就多設定幾個Redis執行個體，例如32或者64個執行個體，對大多數使用者來說這操作起來可能比較麻煩，但是從長久來看做這點犧牲是值得的。

這樣的話，當你的資料不斷增長，需要更多的Redis伺服器時，你需要做的就是僅僅将Redis執行個體從一台服務遷移到另外一台伺服器而已（而不用考慮重新分區的問題）。一旦你添加了另一台伺服器，你需要将你一半的Redis執行個體從第一台機器遷移到第二台機器。

38、Twemproxy是什麼？

Twemproxy是Twitter維護的（緩存）代理系統，代理Memcached的ASCII協定和Redis協定。它是單線程程式，使用c語言編寫，運作起來非常快。它是采用Apache 2.0 license的開源軟體。 Twemproxy支援自動分區，如果其代理的其中一個Redis節點不可用時，會自動将該節點排除（這将改變原來的keys-instances的映射關系，是以你應該僅在把Redis當緩存時使用Twemproxy)。 Twemproxy本身不存在單點問題，因為你可以啟動多個Twemproxy執行個體，然後讓你的用戶端去連接配接任意一個Twemproxy執行個體。 Twemproxy是Redis用戶端和伺服器端的一個中間層，由它來處理分區功能應該不算複雜，并且應該算比較可靠的。

39、支援一緻性哈希的用戶端有哪些？

Redis-rb、Predis等。

40、Redis與其他key-value存儲有什麼不同？

Redis有着更為複雜的資料結構并且提供對他們的原子性操作，這是一個不同于其他資料庫的進化路徑。Redis的資料類型都是基于基本資料結構的同時對程式員透明，無需進行額外的抽象。

Redis運作在記憶體中但是可以持久化到磁盤，是以在對不同資料集進行高速讀寫時需要權衡記憶體，應為資料量不能大于硬體記憶體。在記憶體資料庫方面的另一個優點是， 相比在磁盤上相同的複雜的資料結構，在記憶體中操作起來非常簡單，這樣Redis可以做很多内部複雜性很強的事情。 同時，在磁盤格式方面他們是緊湊的以追加的方式産生的，因為他們并不需要進行随機通路。

41、Redis的記憶體占用情況怎麼樣？

給你舉個例子： 100萬個鍵值對（鍵是0到999999值是字元串“hello world”）在我的32位的Mac筆記本上 用了100MB。同樣的資料放到一個key裡隻需要16MB， 這是因為鍵值有一個很大的開銷。 在Memcached上執行也是類似的結果，但是相對Redis的開銷要小一點點，因為Redis會記錄類型資訊引用計數等等。

當然，大鍵值對時兩者的比例要好很多。

64位的系統比32位的需要更多的記憶體開銷，尤其是鍵值對都較小時，這是因為64位的系統裡指針占用了8個位元組。 但是，當然，64位系統支援更大的記憶體，是以為了運作大型的Redis伺服器或多或少的需要使用64位的系統。

42、都有哪些辦法可以降低Redis的記憶體使用情況呢？

如果你使用的是32位的Redis執行個體，可以好好利用Hash,list,sorted set,set等集合類型資料，因為通常情況下很多小的Key-Value可以用更緊湊的方式存放到一起。

43、檢視Redis使用情況及狀态資訊用什麼指令？

info

44、Redis的記憶體用完了會發生什麼？

如果達到設定的上限，Redis的寫指令會傳回錯誤資訊（但是讀指令還可以正常傳回。）或者你可以将Redis當緩存來使用配置淘汰機制，當Redis達到記憶體上限時會沖刷掉舊的内容。

45、Redis是單線程的，如何提高多核CPU的使用率？

可以在同一個伺服器部署多個Redis的執行個體，并把他們當作不同的伺服器來使用，在某些時候，無論如何一個伺服器是不夠的， 是以，如果你想使用多個CPU，你可以考慮一下分片（shard）。

46、一個Redis執行個體最多能存放多少的keys？List、Set、Sorted Set他們最多能存放多少元素？

理論上Redis可以處理多達232的keys，并且在實際中進行了測試，每個執行個體至少存放了2億5千萬的keys。我們正在測試一些較大的值。

任何list、set、和sorted set都可以放232個元素。

換句話說，Redis的存儲極限是系統中的可用記憶體值。

47、Redis常見性能問題和解決方案？

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB記憶體快照和AOF日志檔案

(2) 如果資料比較重要，某個Slave開啟AOF備份資料，政策設定為每秒同步一次

(3) 為了主從複制的速度和連接配接的穩定性，Master和Slave最好在同一個區域網路内

(4) 盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫

(5) 主從複制不要用圖狀結構，用單向連結清單結構更為穩定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

這樣的結構友善解決單點故障問題，實作Slave對Master的替換。如果Master挂了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。

48、Redis提供了哪幾種持久化方式？

RDB持久化方式能夠在指定的時間間隔能對你的資料進行快照存儲.

AOF持久化方式記錄每次對伺服器寫的操作,當伺服器重新開機的時候會重新執行這些指令來恢複原始的資料,AOF指令以redis協定追加儲存每次寫的操作到檔案末尾.Redis還能對AOF檔案進行背景重寫,使得AOF檔案的體積不至于過大.

如果你隻希望你的資料在伺服器運作的時候存在,你也可以不使用任何持久化方式.

你也可以同時開啟兩種持久化方式, 在這種情況下, 當redis重新開機的時候會優先載入AOF檔案來恢複原始的資料,因為在通常情況下AOF檔案儲存的資料集要比RDB檔案儲存的資料集要完整.

最重要的事情是了解RDB和AOF持久化方式的不同,讓我們以RDB持久化方式開始。

49、如何選擇合适的持久化方式？

一般來說， 如果想達到足以媲美PostgreSQL的資料安全性， 你應該同時使用兩種持久化功能。如果你非常關心你的資料， 但仍然可以承受數分鐘以内的資料丢失，那麼你可以隻使用RDB持久化。

有很多使用者都隻使用AOF持久化，但并不推薦這種方式：因為定時生成RDB快照（snapshot）非常便于進行資料庫備份， 并且 RDB 恢複資料集的速度也要比AOF恢複的速度要快，除此之外， 使用RDB還可以避免之前提到的AOF程式的bug。

50、修改配置不重新開機Redis會實時生效嗎？

針對運作執行個體，有許多配置選項可以通過 CONFIG SET 指令進行修改，而無需執行任何形式的重新開機。 從 Redis 2.2 開始，可以從 AOF 切換到 RDB 的快照持久性或其他方式而不需要重新開機 Redis。檢索 ‘CONFIG GET *’ 指令擷取更多資訊。

但偶爾重新啟動是必須的，如為更新 Redis 程式到新的版本，或者當你需要修改某些目前 CONFIG 指令還不支援的配置參數的時候。

1.twemproxy，大概概念是，它類似于一個代理方式，使用方法和普通redis無任何差別，設定好它下屬的多個redis執行個體後，使用時在本需要連接配接redis的地方改為連接配接twemproxy，它會以一個代理的身份接收請求并使用一緻性hash算法，将請求轉接到具體redis，将結果再傳回twemproxy。使用方式簡便(相對redis隻需修改連接配接端口)，對舊項目擴充的首選。 問題：twemproxy自身單端口執行個體的壓力，使用一緻性hash後，對redis節點數量改變時候的計算值的改變，資料無法自動移動到新的節點。

2.codis，目前用的最多的叢集方案，基本和twemproxy一緻的效果，但它支援在 節點數量改變情況下，舊節點資料可恢複到新hash節點。

3.redis cluster3.0自帶的叢集，特點在于他的分布式算法不是一緻性hash，而是hash槽的概念，以及自身支援節點設定從節點。具體看官方文檔介紹。

4.在業務代碼層實作，起幾個毫無關聯的redis執行個體，在代碼層，對key 進行hash計算，然後去對應的redis執行個體操作資料。 這種方式對hash層代碼要求比較高，考慮部分包括，節點失效後的替代算法方案，資料震蕩後的自動腳本恢複，執行個體的監控，等等。

（4），排行榜/計數器